随着社会的发展，人们对机械制造的要求越来越高。轴类零件作为机械结构中的重要组成部分首当其冲。长度与直径比值大于20的轴通常称为细长轴，这类零件出现在各行各业中，在生产生活中有着极为广泛的应用。但是细长轴加工的车削精度是很难提高的，因为它具有比较大的长径比，在切削过程中切削力作用下它很容易产生振动导致弯曲变形，因而细长轴的车削加工作为一个工艺难题是众所周知的。随着社会的发展，科学技术的不断进步，制造行业尤其是航天航空业等高精度要求行业对轴类零件加工精度的要求越来越高，传统的经验法很难满足对加工精度和生产效率的双重要求，因此寻找解决细长轴车削加工难题的突破口就显得尤为重要[1]。本文讨论了影响细长轴加工的主要因素：如径向切削力、背吃刀量、进给量、进给速度等。其次根据这些因素，利用有限元仿真软件对细长轴进行模拟车削，如：利用ansys对细长轴进行模态及瞬态分析，根据其振型采取合适的误差补偿和减震工艺；利用deform对细长轴进行车削模拟，改变其进给速度、背吃刀量、进给量等因素，得出模拟结果，得出影响因素与车削结果的对应关系，从而建立数据库。再根据有限元仿真模拟提供的样本模拟数据，利用神经网络优化理论，在matlab上进行数据处理，并预测车削效果。本文利用Solid works建立了三维切削模型，基于有限元仿真软件对细长轴车削进行了多角度，多因素，多次模拟，得出大量的数据，建立起仿真数据库，得出了切削过程中的工艺数据以及各种工艺参数之间的关系，节省了大量的时间以及人力物力，有利于了解切削机理和提高切削质量。